Analisis Prediktif adalah Alat untuk Memprediksi Masa Depan

Apa yang dimaksud dengan analisis prediktif? Analisis prediktif adalah istilah yang mengacu pada pemodelan yang dapat membuat prediksi hasil dan kinerja di masa depan. Analisis ini dapat dipergunakan di berbagai bidang. Ketahui pengertian, cara kerja, manfaat, jenis-jenis, dan hal terkait lainnya berikut ini.

Apa Itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif mengacu pada prediksi hasil dan kinerja di masa depan - WonderVerse Indonesia

Analisis prediktif adalah istilah yang mengacu pada penggunaan statistik dan teknik pemodelan untuk membuat prediksi tentang hasil dan kinerja di masa depan. Analisis prediktif akan melihat pola data terkini dan riwayat (history) untuk menentukan kemungkinan pola tersebut akan muncul lagi atau tidak.

Analisis prediktif adalah hal yang memungkinkan dunia usaha dan investor untuk menyesuaikan penggunaan sumber daya. Analisis prediktif juga akan memanfaatkan kemungkinan kejadian di masa depan. Analisis prediktif pun dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko.

Lantas, mengapa analisis prediktif ini penting? Analisis prediktif adalah kemampuan untuk memprediksi berbagai aspek di masa depan. Analisis ini tentu dibutuhkan oleh ilmuwan, teknisi, ekonom, hingga pelaku bisnis untuk memandu aktivitas dan proses mereka.

Analisis prediktif juga penting mengingat perkembangan teknologi machine learning kini telah memungkinkan ilmu data untuk memperluas pemodelan prediktif ke arah yang terlalu rumit sebelumnya. 

Kini, semua terasa jadi lebih mungkin berkat komputasi yang dapat diskalakan, penambangan data, hingga teknik deep learning untuk menggali semesta data dan mengekstraksi informasi serta tren. Analisis prediktif juga memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan bagi sebuah perusahaan.

Perbedaan Analisis Prediktif dengan Machine Learning

Analisis prediktif memilliki perbedaan dengan machine learning - WonderVerse Indonesia

Analisis prediktif ternyata tidak sama dengan machine learning. Analisis prediktif dapat membantu pengguna untuk memahami berbagai kemungkinan kejadian di masa depan. 

Praktik dari analisis prediktif adalah dengan menganalisis riwayat. Analisis prediktif juga mencakup rangkaian teknik statistik seperti machine learning, pemodelan prediktif, atau penambangan data, serta statistik yang menggunakan riwayat sebelumnya hingga terkini. Kedua praktik ini dijalankan untuk memperkirakan atau memprediksi hasil di masa depan.

Sementara itu machine learning merupakan subbidang ilmu komputer yang berarti pemrograman komputer digital untuk berperilaku dalam cara yang akan digambarkan melibatkan proses belajar, terutama ketika dijalankan oleh manusia.

Cara Kerja Analisis Prediktif

Analisis prediktif bekerja berdasarkan teknik machine learning lanjutan - WonderVerse Indonesia

Analisis prediktif yang dioperasikan saat ini didasarkan pada teknik machine learning lanjutan. Analisis prediktif dapat bekerja menggunakan deep learning dan algoritma kompleks untuk menganalisis banyak variabel untuk membuat model prediktif. Analisis prediktif pun dapat membuat perkiraan kemungkinan perilaku dari big data.

Analisis prediktif adalah aktivitas dinamis menggunakan data baru secara terus menerus untuk memperbarui prediksi. Teknik ini menggunakan pipeline, yaitu mesin klasik untuk pembersihan data, pelatihan model, deployment, umpan balik, pelatihan ulang, dan deployment ulang yang mampu menyerap data hampir secara real-time. 

Teknik analisis prediktif ini meliputi pohon keputusan (decision trees), analisis regresi (regression), analisis deret waktu (time series modeling), dan jaringan neural (neural networks) dari deep learning.

Nah, model analitik prediktif yang dapat memandu keputusan bisnis di masa mendatang cenderung kompleks dan melibatkan banyak faktor yang diperhitungkan. Akan tetapi, dibutuhkan waktu lebih banyak untuk mengembangkan dan memvalidasi serta beradaptasi dengan perubahan dalam bisnis dan lingkungan ekonomi. 

Jenis-jenis Analisis Prediktif

Decision tress dan regression adalah contoh dari pemodelan analisis prediktif - WonderVerse Indonesia

Analisis prediktif memiliki beberapa tipe yang penting untuk kamu ketahui, antara lain:

• Pohon keputusan

  Pohon keputusan atau decision trees adalah tipe yang dapat mengarahkan pada keputusan seseorang. Model ini menempatkan data ke dalam beberapa bagian berbeda berdasarkan variabel, seperti harga atau kapitalisasi pasar. 

  Seperti namanya, model ini berbentuk seperti pohon dengan banyak cabang dan daun. Cabangnya menunjukkan pilihan yang tersedia, sementara daunnya mewakili keputusan tertentu. 

  Model ini juga yang paling simpel, mudah dipahami, dan dianalisis. Model ini sangat berguna untuk mengambil keputusan yang cepat.

• Regresi

  Model selanjutnya adalah regresi atau regression, dan termasuk yang paling sering digunakan dalam analisis statistik. Model regresi ini dapat digunakan ketika ingin menentukan pola dalam kumpulan data besar, atau ketika ada hubungan linier antar input.

  Tipe regresi dalam analisis prediktif ini bekerja dengan mencari rumus yang mewakili hubungan antara semua entri yang ditemukan dalam kumpulan data. Regresi dapat diketahui untuk mengetahui harga maupun faktor penting lainnya yang membentuk kinerja suatu sistem keamanan.

• Jaringan syaraf

  Jaringan saraf atau neural networks ini dikembangkan sebagai bentuk analisis prediktif dengan meniru cara kerja otak manusia. Model ini dapat menangani hubungan data yang kompleks menggunakan kecerdasan buatan dan pengenalan pola. 

  Model neural networks ini berguna untuk mengatasi beberapa rintangan, seperti saat ada terlalu banyak data, atau saat tidak ada formula yang diperlukan untuk membantu menemukan hubungan input dan output dalam kumpulan data. Model ini dapat digunakan untuk membuat prediksi daripada memberikan penjelasan.

• Model klaster

  Clustering model ini menjelaskan metode pengumpulan data yang memiliki atribut serupa. Model ini digunakan oleh Amazon untuk mengelompokkan penjulan berdasarkan kuantits produk yang dibeli. Bisa juga untuk mengelompokkan penjualan berdasarkan usia rata-rata dari konsumennya.

  Pemisahan data ke dalam kelompok tersebut dapat mengidentifikasi karakteristik lain, sehingga dapat aktivitas di masa depan dapat terprediksi.

• Pemodelan deret waktu

  Pemodelan deret waktu atau time series modeling ini secara spesifikk bergantung pada hubungan antara apa dan kapan suatu hal terjadi. Model ini akan menilai input data pada frekuensi tertentu seperti iterasi harian, mingguan, atau bulanan. 

  Proses tadi dilanjutkan dengan mencari pola musiman, tren, hingga perilaku tertentu berdasarkan waktu. Model analisis prediktif ini akan berguna untuk memprediksi periode puncak layanan pelanggan yang diperlukan, atau waktu penjualan yang akan dilakukan di kemudian hari.

Manfaat Analisis Prediktif

Analisis prediktif membantu pengambilan keputusaan di berbagai bidang - WonderVerse Indonesia

Analisis prediktif adalah alat pengambilan keputusan di berbagai industri yang akan memprediksi berdasarkan berbagai variabel yang tersedia. Nah, berikut ini adalah beberapa manfaat dari analisis prediktif:

• Membuat prediksi

  Sebagai alat prediksi, analisis prediktif tentunya bermanfaat untuk membuat prediksi yang dapat menjamin pemanfaatan sumber daya secara optimal dalam rantai pasokan (supply chain). Pemodelan prediktif sering digunakan untuk membersihkan dan mengoptimalkan kualitas data yang digunakan untuk berbagai perkiraan. 

  Pemodelan akan memastikan bahwa lebih banyak data dapat diserap oleh sistem untuk memastikan perkiraan yang lebih akurat, termasuk dari operasi yang berhubungan dengan pelanggan.

• Mendeteksi penipuan

  Layanan keuangan dapat menggunakan analisis prediktif untuk memeriksa transaksi, tren, dan pola. Jika salah satu aktivitas ini tampak tidak wajar, lembaga dapat menyelidiki aktivitas penipuan tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan menganalisis aktivitas antar rekening bank atau menganalisis kapan transaksi tertentu terjadi.

• Penilaian kredit

  Penilaian kredit memanfaatkan analisis prediktif secara ekstensif. Sebagai contoh, saat konsumen mengajukan kredit, data tentang riwayat kredit pemohon dan catatan kredit peminjam dengan karakteristik serupa dapat digunakan untuk memprediksi risiko jika ada kemungkinan pemohon gagal memenuhi kredit yang diberikan.

• Pemasaran

  Seseorang yang bekerja di bidang pemasaran dapat melihat bagaimana konsumen bereaksi terhadap perekonomian secara keseluruhan saat merencanakan kampanye baru. Mereka dapat menggunakan perubahan demografi untuk menentukan apakah perpaduan produk yang ada akan menarik konsumen untuk melakukan pembelian.

  Sementara penjual juga dapat melihat berbagai metriks berdasarkan peristiwa masa lalu ketika memutuskan apakah akan membeli atau menjual sekuritas. Rata-rata pergerakan, pita, dan breakpoint didasarkan pada data historis dan digunakan untuk memperkirakan pergerakan harga di masa depan berdasarkan hasil analisis prediktif.

• Rantai pasokan

  Analisis prediktif untuk rantai pasokan digunakan untuk memprediksi dan mengelola tingkat inventaris dan strategi penetapan harga. Analisis prediktif rantai pasokan menggunakan data historis dan model statistik untuk memperkirakan kinerja rantai pasokan, permintaan, dan potensi gangguan di masa depan. 

  Analisis prediktif untuk bidang ini dapat membantu bisnis dengan proaktif mengidentifikasi dan mengatasi risiko, mengoptimalkan sumber daya dan proses, serta meningkatkan pengambilan keputusan. 

  Langkah-langkah ini memungkinkan perusahaan memperkirakan bahan apa yang akan tersedia pada saat tertentu dan apakah akan terjadi kekurangan bahan produksi.

• Sumber daya manusia

  Sumber daya manusia menggunakan analisis prediktif untuk meningkatkan berbagai proses, seperti memperkirakan kebutuhan tenaga kerja di masa depan dan persyaratan keterampilan atau menganalisis data karyawan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap tingginya tingkat turnover. 

  Analisis prediktif juga dapat menganalisis kinerja, keterampilan, dan preferensi karyawan untuk memprediksi kemajuan karier mereka dan membantu perencanaan pengembangan karier selain memperkirakan inisiatif keberagaman atau inklusi.

• Penjaminan emisi

  Data dan analisis prediktif memainkan peran penting dalam penjaminan emisi. Perusahaan asuransi dapat memeriksa pemohon polis untuk menentukan kemungkinan harus membayar klaim di masa depan mengikuti kumpulan risiko pemegang polis serupa saat ini, atau juga berdasarkan peristiwa masa lalu.

  Model prediktif yang mempertimbangkan karakteristik dibandingkan dengan data pemegang polis dan klaim masa lalu sering digunakan oleh aktuaris.

Contoh Penggunaan Analisis Prediktif

Kini, banyak organisasi secara aktif menggunakan analisis prediktif untuk memandu pengambilan keputusan secara waktu nyata dan di masa mendatang. Berikut ini adalah beberapa contoh penggunaan analisis prediktif di berbagai bidang.

• Keuangan

  Analisis prediktif dapat digunakan pada sektor keuangan untuk pengambilan keputusan. Misalnya, untuk prediksi perdagangan pasar, penilaian risiko kredit, dan persetujuan pinjaman. 

  Perusahaan asuransi juga dapat menggunakan analisis prediktif ini untuk memprediksi cuaca ekstrem demi mengurangi klaim asuransi atau mendeteksi kecurangan klaim asuransi.

• Kesehatan

  Perusahaan layanan kesehatan dapat menggunakan analitik prediktif pada peralatan pemantauan pasien untuk mendeteksi perubahan kondisi pasien secara real-time. 

  Perangkat ini dapat menghilangkan “alarm palsu” yang menjadikan peralatan pemantauan pasien tidak efektif. Analisis prediktif juga dapat digunakan untuk diagnosis medis hingga memprediksi penyakit berdasarkan data riwayat medis atau kondisi pasien.

• Manufaktur

  Produsen dapat menggunakan analisis prediktif untuk memantau peralatan lini produksi guna mengoptimalkan throughput, mendeteksi anomali, dan memantau cacat peralatan. 

  Perusahaan manufaktur menggunakan analitik prediktif untuk memantau mesin, mengidentifikasi kondisi mesin, serta memprediksi kebutuhan perawatan.

• Ritel

  Perusahaan ritel dapat menggunakan analisis prediktif untuk memperkirakan permintaan pelanggan lokal dan regional, serta mencicil pengiriman stok ke bagian distribusi untuk menghemat waktu pengiriman. Analisis prediktif ini dapat memperkirakan permintaan dan penjualan di masa mendatang.

  Perusahaan lain juga dapat menggunakan model penilaian prospek untuk menaikkan tingkat konversi prospek, serta rekomendasi prediktif untuk meningkatkan peluang up-selling dan cross-selling berdasarkan profil pelanggan.

Itulah sekilas mengenai analisis prediktif, teknologi terkini yang dapat dipergunakan di berbagai bidang untuk membuat prediksi di masa depan untuk tren dan berbagai pola tertentu. Yuk, tambah pengetahuan dan wawasan kamu bersama WonderVerse Indonesia sambil mengetahui berbagai tren menarik lainnya.

WonderVerse Indonesia adalah platform yang menyediakan pengalaman virtual untuk melihat kebudayaan dan keindahan Indonesia. Bersama WonderVerse Indonesia, kamu bisa menjelajah alam Indonesia dan melihat ragam hewan khas Indonesia, mengenal beragam budaya dan pakaian adat Indonesia, hingga membeli makanan dan souvenir khas Indonesia.

Enggak cukup sampai di situ, di WonderVerse Indonesia kamu juga bisa merasakan pengalaman melihat alam Bali, Wakatobi, hingga Raja Ampat secara 360 dengan menggunakan VR! Kamu juga bisa menonton konser band atau penyanyi kesukaan kamu tanpa harus keluar rumah. Menarik ya? Yuk, coba sensasi jelajah Indonesia dan keseruan lainnya secara virtual di WonderVerse Indonesia sekarang!